MATLAB生物特征识别工具箱：集成多种分类算法的模式识别系统

资 源 简 介

本项目开发一个MATLAB工具箱，集成了常用分类算法，专为人脸、掌纹等生物特征识别设计。支持数据预处理、特征提取、模型训练与评估全流程，提供图形界面和API接口，适用于研究和实际应用。

详 情 说 明

基于MATLAB的模式识别分类器工具箱

项目介绍

本项目是一个集成多种常用分类算法的MATLAB工具箱，专门针对人脸识别、掌纹识别等生物特征识别场景开发。系统提供从数据预处理、特征提取、模型训练到性能评估的完整流程解决方案，既包含直观易用的图形用户界面，也提供灵活的API接口供开发者调用。

功能特性

• 多种分类算法支持：集成SVM、KNN、决策树等经典分类器
• 特征降维处理：内置PCA、LDA等特征提取与降维方法
• 模型评估体系：提供交叉验证和多种评估指标计算（精确率、召回率等）
• 可视化分析工具：包含数据可视化、特征空间分布图、ROC曲线等分析模块
• 完整工作流程：支持图像尺寸标准化、灰度化、直方图均衡化等预处理操作

使用方法

输入数据格式

• 训练数据集：带标签的图像矩阵（M×N×K格式，K为样本数）
• 测试数据集：未标注的图像矩阵
• 参数配置：分类器类型、核函数选择、特征维度等超参数
• 预处理参数：图像尺寸标准化、灰度化等可选参数

输出结果

• 训练完成的分类器模型文件（.mat格式）
• 分类准确率报告（含混淆矩阵、精确率、召回率等）
• 测试集预测结果（标签预测向量及置信度分数）
• 可视化结果：特征空间分布图、学习曲线、ROC曲线等

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 统计学和机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）

文件说明

主程序文件实现了工具箱的核心控制逻辑，负责整合数据预处理、特征提取、分类器训练与评估的全流程管理。它提供了图形界面的初始化与事件响应处理，能够根据用户配置自动选择相应的分类算法和特征降维方法，并协调各功能模块之间的数据传递与执行顺序，最终生成完整的分类模型和性能评估报告。